RPA道場(1) 業務自動化を実現する「RPA」入門 ― AIやマクロと何が違うの?

RPA道場(1) 業務自動化を実現する「RPA」入門 ― AIやマクロと何が違うの?

最近、様々なところで見かける『RPA』という言葉。何となく流行なのはわかるけれど、何ができるようになるの?自動化の一種らしいけれど、AIとはどう違うの?そもそも、RPAってなに?という、筆者自身が疑問を持っていたことについて、大まかに解説いたします。

RPAとは

RPA=ロボットによる業務自動化の取り組み

RPAとはRobotics Process Automationの略で、定型業務プロセスをロボットにより自動化・効率化する取り組みのことです。

従来はブルーカラー(工場などで働く技能職)の業務において、産業用ロボット等の導入により自動化・効率化がなされていました。その結果、生産工場などでは人力よりも多くの製品を製造し、また品質を均一化することが可能となっています。

RPAでは、主にホワイトカラー(オフィスなどで働く総合職)の事務定型業務などがその対象です。人間がコンピュータを操作して行っていた、データ入力などの業務を自動化・高速化することができます。

人間が行っている業務の補助をすることから、RPAは仮想知的労働者(=Digital Labor)とも呼ばれます。自分のパソコンの中にロボットの同僚がいる…とイメージすると、ほほえましいですね。

RPAとAI、マクロとの違い

RPAとAIやマクロとの違いは、以下の2点で分けられます。

  • 自動化させるアプリケーションが、「単一or異種」間で動作する
  • 自動化させる業務が、「定型or非定型」

これらを踏まえると、業務の自動化は下図のような3つの段階に分類できます。

  1. 単一アプリケーション内での自動化
  2. 異なるアプリケーション内での自動化
  3. 分析・自己学習による判断の自動化

1. 単一アプリケーション内での自動化

「単一アプリケーション内での自動化」では基本的に、他のアプリケーションと連動した自動化は行えません。

例えば、交通費の精算申請にワークフローシステムを導入している場合、申請の承認フローは自動化できますが、申請内容の妥当性については承認担当者が都度調査しなければなりません。

2. 異なるアプリケーション内での自動化

「異なるアプリケーション内での自動化」こそ、本記事におけるRPAの定義です。ここでは異なるアプリケーション上でのクリックやコピー&ペーストなど、つまりデスクトップ上で行える操作のほとんどが自動化可能です。

1で挙げた交通費精算申請の事例にあてはめてみましょう。申請された交通費の区間をWeb運賃検索アプリケーションで検索し、申請されている値と比較した結果をExcel等へ記録する、という妥当性調査の部分も自動化できるようになります。ただし、定型プロセスのもとで動作するため、人間や3のAIのように、自ら学習・判断する機能はありません。

3. 分析・自己学習による判断の自動化

機械学習やAIでは、集められたデータや今までの行動を学習・分析し、その結果を判断や意思決定に利用します。そのため、決まった業務プロセスがなくとも自動化でき、非定型業務への活用が可能です。

特定の分野においては、判断能力が人間を超えるものも存在します。ただし、導入コストが莫大であったり、開発に専門知識が不可欠であったりと、導入するためには費用や時間、人的資源の確保が課題となる場合が少なくありません。

RPAの特長

マクロやAIとの違いを踏まえると、RPAは以下の特長をもつと言えます。

  • 今まで人力で行わざるを得なかった「異なるアプリケーションをまたぐ動作」を自動化できる
  • ERP等と比べて導入コストが安価
  • 直感的な操作が可能なものが多く、システム開発の専門知識を学ばなくともカスタマイズ可能

RPA導入のメリット

RPAの導入により、以下のような効果が期待されます。

  • 残業時間、人件費の削減
  • 業務の標準化、効率化
  • ヒューマンエラーの防止    等

今、RPAが注目されているのは、これらのメリットが「働き方改革」を支えるとされているためです。

現代日本では、育児や介護等と仕事を両立しやすい環境づくりや、従来のワークスタイルに縛られない多様な働き方が求められています。

残業時間の削減や業務の標準化が定着すれば、わたしたちは決まった時間にオフィスにいる必要もなくなるでしょう。また、RPAが不得意である判断や意思決定が必要とされる業務に、さらに時間を割くことができるようになります。ロボットと人間の「分業」こそ、働き方改革を支える仕組みではないでしょうか。

ロボットを社員として迎え入れ、手を取り合って働くようになる日も、そう遠くないかもしれません。

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